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  8. Step3 AI/IoT活用によるDXの実現
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導入ステップ:Step3

AI/IoT活用によるDXの実現

リアルタイムストリーミング、AI活用による競争力の向上

AIを活用しようにも必要なデータが揃っていなかったり、活用できる状態になっていないケースが多々あります。
データレイクの構築によってそれら課題を解決し、データレイクに集約した様々なデータを組み合わせることにより、新たな視点での分析が可能となります。

また、特定の事象発生時に速やかに対応するなどリアルタイムに対応することが必要な局面も増えてきています。
データの活用のスピードを上げ、発生するイベント情報を即時、分析の対象とすることで、事業遂行の判断をタイムリーに支援する事ができます。

達成すべき目標達成のための様々な課題解決のためのデータ活用の取り組みを通じ、データを自由に活用でき分析ができるプラットフォームへとHadoop/Sparkを活用したデータレイクソリューションを継続的に成長させていくことにより、ディジタルトランスフォーメーションを実現・定着化することができます。

実施例1:疑問に答えるデータセットを準備して分析し、疑問に答える

大量の事象データから必要なデータを取り出し、今後起きうる事象の予測、最適化を実現するAIエンジンと連携動作するプラットフォームを構築。

様々な形態のデータを基盤へ取り込み、データ分析可能なデータセットとして配備。
さらに、AIエンジンとの連動により、様々な知りたいに答える基盤として整備。

実施例2:ストリーム処理によりリアルタイムにアクションする

発生した事象に対して即時反応し、アクションを実行するストリーム処理プラットフォームを構築し、リアルタイムに対応。 さらに、蓄積されたデータを分析し、隠れた事実を発見しビジネスに活用。

日々生成される事象データを収集、蓄積した知見と照らし合わせることにより、発生した事象に対して即座にアクションが取れる基盤として整備。

  • Apache, Hadoop, Falcon, Atlas, Tez, Sqoop, Flume, Kafka, Pig, Hive, HBase, Accumulo, Storm, Solr, Spark, Ranger, Knox, Ambari, ZooKeeper, Oozie, Phoenix, NiFi, Zeppelin, Slider, MapReduce, HDFS, YARN, and Druidの名称およびそのロゴは、Apache Software Foundationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

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